007_基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的数据回归预测 Matlab代码实现过程

基于罗丹明6G 的分子荧光原理，通过对比不同实验条件下得到的罗丹明6G 荧光光谱，得出pH 为1条件下的相对荧光强度最大。罗丹明6G 试剂中加入钼酸铵、磷酸二氢钾、硫酸试剂生成络合物后，罗丹明6G 的相对荧光强度值有所下降，在一定范围内表现出线性关系，罗丹明6G 荧光峰的位置没有发生变化。基于遗传算法-逆向误差传播(GA-BP)神经网络构建了输入节点数为36×18的矩阵、输出节点数为1×18的矩阵、以检测磷酸盐浓度为目的的非线性模型。网络训练中，误差精度为10-3，输出与期望的相关系数为0.998，网络预测中，平均回收率为99%，平均标准偏差值为1.79%，达到了理想的检测效果。证明此网络适用于检测0~2.00 mg/L 的磷酸盐溶液。提供了一种快速、有效检测磷酸盐浓度的方法，有助于环境检测技术的发展和应用。

人工智人-家居设计-基于GA-BP的数据融合技术及其在智能灯光系统中的应用.pdf

黄金价格受多种因素影响，具有高度的非线性和随机特征。 一些传统的预测方法过分强调线性关系，而另一些则忽略了价格随机性。 预测误差相对较大。 因此，提出了一种基于主成分分析（PCA）和遗传算法（GA）的BP神经网络模型，用于黄金价格的短期预测。 BP可以建立金价预测模型。 遗传算法优化了BP神经网络的权值和阈值，克服了BP算法容易陷入局部极小的缺点。 PCA可以有效简化网络输入变量并加快收敛速度​​。 结果表明，与GA-BP和BP相比，PCA-GA-BP神经网络模型的收敛速度更快，金价预测的预测精度更高。

为改善常规PID控制器对非线性对象的控制性能,提出一种基于GA-BP算法的PID神经网络(PID Neural Network,PIDNN)控制策略。将PID控制规律融入神经网络,构成一种PIDNN控制器,并利用GA-BP算法来对其进行参数优化。采用所设计的PIDNN控制器对一种非线性系统进行仿真研究,仿真结果表明:GA-BP算法收敛速度快,所设计的PIDNN控制器与常规PID控制器相比,其控制稳定性和快速性等性能都得到了很大改善。

GA-BP神经网络PID控制器在BLDCM控制系统中的应用

主要是通过GA和PSO的全局搜索能力，用于改进BP网络的权值阈值

基于遗传算法的BP神经网络优化算法。可根据自己需要训练数据。

为提升新能源汽车的整车动力性、经济性以及安全性，更精确估算车用锂电池的荷电状态值(SOC)，以纯电动汽车动力锂电池为研究对象，采用遗传算法(GA)优化BP神经网络,解决了误差逆传播存在的收敛速度慢、全局范围搜索能力弱、容易陷入局部极小值等缺陷，同时建立了基于GA-BP算法的SOC值预测神经网络模型，通过仿真实验与传统BP算法进行对比，验证该算法兼顾神经网络学习速度、误差小、全局搜索能力并满足动力电池SOC值估算要求。

MATLAB中的遗传算法优化的BP神经网络算法代码并附有实例